本篇内容主要讲解“C++ OpenCV怎么实现形状识别功能”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“C++ OpenCV怎么实现形状识别功能”吧!
原图如图所示：
首先第一步先进行图像预处理，得到二值图像。
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Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
Mat gaussian;
GaussianBlur(gray, gaussian, Size(3, 3), 0);
Mat thresh;
threshold(gaussian, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
结果如图所示。接下来，需要对此二值图像进行轮廓提取，进而识别物体形状。
本案例使用approxPolyDP进行形状识别，关于approxPolyDP OpenCV给出的定义是：
void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed);
curve：表示输入轮廓点集，可以是 vector 或 Mat 类型。
approxCurve：多边形逼近结果，存储在approxCurve数组中。curve和approxCurve应该属于同一类型。
epsilon：表示逼近准确度，你允许在原多边形和最终拟合的多边形之间存在的最大偏差。一般以其周长的百分比进行近似。
closed：指明curve中的一系列点是否是一个闭合的多边形。若设为true，则认为曲线是闭合的。
我们通过统计多边形的“边”数来识别物体形状。
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//基础几何形状识别
bool Pattern_Recognition(Mat& src)
{
//图像预处理
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
Mat gaussian;
GaussianBlur(gray, gaussian, Size(3, 3), 0);
Mat thresh;
threshold(gaussian, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
//轮廓查找
vector<vector<Point>>contours;//轮廓点集
findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
vector<vector<Point>>conPoly(contours.size());//多边形逼近结果，与轮廓一一对应
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
double area = contourArea(contours[i]); //轮廓面积
if (area > 1000)
{
Rect rect = boundingRect(contours[i]);//外界矩形
double ratio = double(rect.width) / double(rect.height);//长宽比
double peri = arcLength(contours[i], true);//周长
approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);//多边形近似
int objSize = conPoly[i].size();//折线数--通过判断轮廓有几条边来识别图形
string objName;
Scalar color;
if (objSize == 3)
{
objName = "Triangle";//三角形
color = Scalar(0, 0, 255);
}
if (objSize == 4)
{
//通过长宽比判断正方形/长方形
if (ratio > 0.99 && ratio < 1.01)
{
objName = "Square";//正方形
color = Scalar(0, 255, 255);
}
else
{
objName = "Rectangle";//长方形
color = Scalar(0, 255, 0);
}
}
if (objSize == 8)
{
objName = "Circle";//圆形
color = Scalar(255, 255, 0);
}
if (objSize == 10)
{
objName = "Star";//星形
color = Scalar(255, 0, 255);
}
//效果绘制
rectangle(src, rect, color, 2);
putText(src, objName, rect.tl(), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, color, 2);
}
}
return true;
}
int main()
{
Mat src = imread("src.jpeg");
if (src.empty())
{
cout << "No Image!" << endl;
system("pause");
return -1;
}
if (!Pattern_Recognition(src))return false;
namedWindow("test", WINDOW_NORMAL);
imshow("test", src);
waitKey(0);
system("pause");
return 0;
}
到此，相信大家对“C++ OpenCV怎么实现形状识别功能”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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